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2024 , Vol. 44 >Issue 4: 761 - 770

DOI: https://doi.org/10.13284/j.cnki.rddl.003832

农业地理

中国农业企业品牌空间分布及影响因素

  • 熊春 , 1, 2 ,
  • 谷人旭 , 1, 2
展开
  • 1. 华东师范大学 中国现代城市研究中心，上海 200241
  • 2. 华东师范大学 城市与区域科学学院，上海 200241
谷人旭（1961—），男，山东莱阳人，教授，博士，研究方向为企业地理学，（E-mail）。

熊春（1999—），女，江西南昌人，硕士研究生，研究方向为经济地理，（E-mail）；

收稿日期: 2022-12-04

  修回日期: 2023-04-24

  网络出版日期: 2024-04-10

收起

Spatial Distribution and Influencing Factors of Chinese Agricultural Enterprise Brands

  • Chun Xiong , 1, 2 ,
  • Renxu Gu , 1, 2
Expand
  • 1. The Center for Modern Chinese City Studies, East China Normal University, Shanghai 200241, China
  • 2. School of Urban and Regional Science, East China Normal University, Shanghai 200241, China

Received date: 2022-12-04

  Revised date: 2023-04-24

  Online published: 2024-04-10

Fold

摘要

通过不均衡指数、空间聚类检验、负二项回归分析等方法，探讨中国农业企业品牌空间分布格局及其影响因素。研究发现：1）受自然资源禀赋和经济发展水平的影响，农业企业品牌在华东地区分布最多，山东、河南、江苏等省是农业企业品牌数量最多的省级行政区，从密度看，呈现西北最低、中部次之、东部沿海最高的三级阶梯，并在黄河、长江中下游地区和东北地区形成高-高集聚和热点区域，在西部地区形成高-低集聚、低-低集聚和冷点区域；2）区域品牌数、第一产业产值、农业专利和创新园区数、三农主播数与农业企业品牌数呈显著正相关，第一产业占GDP比重与农业企业品牌数呈显著负相关，因此，在建设农业企业品牌的过程中需要注重区域品牌的建设、创新力的培育和流动以及新型营销的发展。

关键词： 品牌数量; 农业企业; 空间分布; 影响因素; 乡村振兴; 中国

本文引用格式

熊春 , 谷人旭 . 中国农业企业品牌空间分布及影响因素[J]. 热带地理, 2024 , 44(4) : 761 -770 . DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.003832

Abstract

Agricultural brand building has been given greater value and attention in the context of brand strategy and rural revitalization. Previous studies have paid more attention to the role of regional brands and their construction paths. However, as micro-subjects, enterprises also play an important role in the construction of agricultural brands. This article discusses the spatial distribution pattern of Chinese agricultural enterprise brands and its influencing factors through analysis methods such as unbalanced index, spatial clustering test, and negative binomial regression analysis, which could provide a reference for the local construction of agricultural enterprise brands and the promotion of rural industrial revitalization. The present study found that (1) affected by natural resource endowment and economic development, agricultural enterprise brands are most distributed in East China. Shandong, Henan, Jiangsu, and other provinces have the largest number of agricultural enterprise brands. The density of agricultural enterprise brands shows a three-level ladder pattern, with the lowest in the northwest, followed by the central region, and the highest in the eastern coastal region. High-high agglomeration and hot spots have formed in the Yellow River, the middle and lower reaches of the Yangtze River, and the northeastern region, and high-low agglomeration, low-low agglomeration, and cold spots have formed in the western region. (2) The number of regional brands, gross product of primary industry, number of agricultural patents and innovation parks, and number of agricultural anchors are significantly positively correlated with the number of agricultural enterprise brands. The better the agricultural foundation, the stronger the scientific and technological innovation ability; further, the more enterprise brands can adapt and use the new marketing area, the greater the number of enterprise brands that could be constructed. The proportion of the primary industry in the GDP is significantly negatively correlated with the number of agricultural enterprise brands. This is mainly because the higher the proportion of the primary industry in the GDP, the more backward the local economy is to a certain extent, which is not conducive to the development of enterprise brands. The relationship between the number of agricultural experts and corporate brands is not significant; this is because the distribution of agricultural experts is affected by the distribution of agricultural research institutes, and dislocation with the spatial distribution of enterprise brands is observed. In general, in the process of promoting the construction of enterprise brands, localities need to vigorously support agricultural development and regional brand building and focus on the cultivation and flow of innovation as well as the development of new marketing. This study focuses on the distribution of agricultural enterprise brands from the perspective of geography and provides policy recommendations for various places, which has certain theoretical value and practical significance.

Key words： brand quantity; agricultural enterprise; spatial distribution; influencing factor; rural revitalization; China

品牌作为一种特殊的符号和标识，能使某产品和服务区别于其他竞争者并满足消费者理性和情感需要（Kotler et al., 2002；宋旭琴 等，2006），品牌与地方经济发展活力关系密切，波特国家竞争优势理论曾指出，知名品牌的数量和质量会影响区域发展趋势和经济格局（波特，2002），特别是在当今消费主义时代下，品牌作为城市经济实力的影响因素，是城市竞争力的重要体现（夏骥，2007）。中国已进入新发展阶段，经济以供给侧结构性改革为主线、由高速增长转向高质量发展，在此背景下，品牌战略获得更多关注，强调中国产品向中国品牌转变。2016年国务院颁布《关于发挥品牌引领作用推动供需结构升级的意见》，经过多年发展，品牌战略在国家层面取得显著进展，推动企业重视其产品质量的提升，并以此为基础塑造品牌形象和提升品牌价值（孙立 等，2019）。而随着乡村振兴工作成为国家区域高质量发展的重要战略，农业品牌建设受到学者和政府部门的重点关注和讨论（陈文胜，2019）。在品牌战略和乡村振兴的双重驱动下，农业品牌化越来越被认为是开展乡村振兴工作的有利抓手，对实现由传统农业向现代农业发展的历史转变，推动“三农”建设具有重要的现实意义。
回顾品牌相关研究，发现其多集中在管理学和营销学领域，主要涉及品牌战略、品牌管理、品牌关系、品牌资产等方面（蒋璟萍，2007），地理学领域的研究主要围绕品牌空间分布（杨晓光，2005；马斌斌 等，2020）和地理品牌、文化地理等的案例分析（钱丽芸 等，2011；林铭亮 等，2022）。已有的农业品牌研究主要涉及农业品牌内涵、价值和基本理论（李建军，2013），对国内外农业品牌发展阶段进行疏理比较和案例分析（王成敏，2014），总结农业品牌建设的影响因素（陈红，2021）以及在当前发展中遇到的问题和建议（宋永刚 等，2022）。其中，关于品牌建设影响因素研究主要以企业竞争力理论为基础（王朝辉 等，2013），认为企业拥有的资源（如社会资本、人力资本等）越多，越能促使企业新创品牌成功（Gatignon et al., 1990），企业能力特别是创新能力、营销能力等的提升也加速企业品牌意识的形成（Zollo and Winter, 2002；王朝辉 等，2013）。崔剑峰（2019）基于美日等发达国家经验的分析，认为建设农业品牌要重视农业科研投入、树立先进营销理念、充分发挥政府作用。近年来一些研究也涉及区域因素对地方农业品牌建设的作用，譬如叶慧等（2021）叶慧等（2021）和陆娟（2020）认为地方资源禀赋、人才等也是农业品牌形成的重要因素。实际上，农业品牌的形成与发展不仅来自单个企业的发展战略，更需注重依托本地的区域资源、技术和创新禀赋以及环境氛围。
由于农产品的特殊性，农业品牌领域的研究多集中在依托传统特色资源优势形成的区域品牌，讨论区域品牌资产的影响因素（沈鹏熠，2011）、建设路径（焦翔 等，2021）以及农业集群品牌的发展（俞燕 等，2015），从品牌管理和营销角度总结农业品牌的现状问题与建设对策（裴四海，2017）。这类研究在一定程度上忽略了企业主体的功能，缺乏微观主体视角下的深入分析，这与区域品牌和企业品牌两者互为支撑、缺一不可的现实需求不相符合（胡大立 等，2006）。此外，中国农业的主体也已从小农转换成农业企业，企业在农业品牌建设过程中至关重要（吴伟生 等，2021）。农业企业的品牌战略能提升农产品安全保障水平，解决区域品牌责任主体不明的弊端（潘修扬 等，2017），让企业承担起品牌维护和发展的责任（姚春玲，2013），可以更好地助力乡村产业振兴，因此围绕农业企业品牌的研究具有重要意义。此外，以往研究也多使用定性方法，缺乏定量研究。因此，本文基于定量方法，结合地理空间分析方法，分析农业企业主体的空间分异格局及影响因素，以期为各地方建设农业企业品牌提供参考。

1 数据与方法

本文基于中国农业农村部信息中心农业品牌公共服务平台 1以及农业农村部乡村产业发展司 2发布于2022年的1 959个农业企业品牌样本展开研究，通过不均衡指数、空间聚类分析方法刻画农业企业品牌的空间分布特征，分析中国农业企业品牌发展现状和特点，进一步地，以全国297个地级及以上城市为样本，基于负二项回归分析，探讨农业企业品牌空间分异的影响因素，并提出地方农业企业品牌建设的可行建议。

1.1　不均衡指数

不均衡指数可以分析农业企业品牌在各地分布的均衡情况，以往研究一般借用洛伦兹曲线来计算不平衡指数S（马斌斌 等，2020），计算公式为：
S = ∑ i = 1 n Y i - 50 ( n + 1 ) 100 × n - 50 ( n + 1 )
式中：n为地区个数；Yi 为第i位的累计百分比；S值介于0~1，当S=0时，表明农业企业品牌平均分布于各地，当S=1时，表明农业企业品牌集中在某一个区域。

1.2　空间聚类检验

通过局部Moran's I指数，可以检验局部地区是否存在相似或者相异的观察值集聚在一起，用以度量某一区域与邻域的关联程度（王法辉，2019），计算公式为：
I i = ( x i - x ¯ ) ∑ j ( x j - x ¯ ) 2 / n ∑ j w i j ( x j - x ¯ )
式中：wij 是空间权重；xi 和xj 分别为区域i和j的属性； x ¯是属性的平均值，对j的累加不包括区域i本身。正 I i表示高高集聚或者低低集聚，负 I i则表示高低集聚或低高集聚。此外，General G指数的局部聚类检验版本Gi *指数也可用于检验局部地区是否存在统计显著的高值或低值，当式中对j的累加包含对区域i本身的检验时，可用于识别冷点和热点（王法辉，2019），计算公式为：
G i * = ∑ j ( w i j x j ) ∑ j x j

1.3　回归分析

农业企业品牌区位选择可看作空间单元内品牌数量与影响要素的效用函数，因变量为品牌数量，其观测值为离散的非负整数，故使用泊松回归模型分析品牌区位因子，但泊松回归有均等分散假设的局限，常与实际数据的“过度分散”不符，因此引入负二项回归模型，该模型公式为：
         p r ( Y = y | μ , α ) = Γ α - 1 + y Γ α - 1 + Γ y + 1 α - 1 α - 1 + μ α - 1 μ μ + α - 1 y
式中：Y为因变量，即该市农业企业品牌的数量；Γ为Gamma积分，设定了积分参数阶乘；μ=E（y）是期望函数；α是Gamma分布的离散参数，当α＞1，且显著时（P＜0.05），说明负二项回归模型适合对数据的拟合。
本文建立了以农业基础、技术创新和营销创新为核心的农业企业品牌空间分布影响因子指标体系（表1）。1）农业基础。资源禀赋是农业品牌建设的必然条件（陈红，2021），区域品牌具有品牌伞效应并在一定程度上体现该地区的农业基础（Aaker, 1991；曹艳爱，2011），因此，选取区域品牌数、农业产值、农业人口、农业占地区生产总值比例衡量地区的农业基础；2）技术创新。农业技术创新是品牌活力的源泉（李敏，2010），更离不开农业科技人才的作用（裴四海，2017），因此，选取农业专利数、农业创新园区数和农业人才数作为创新要素；3）营销创新。营销能力是影响品牌创建的关键要素（陈锟 等，2007），但营销不能单纯停留在传统方式上，可以借助抖音、快手等短视频平台进行创新（陈磊 等，2018；任书娟，2022）。其中，抖音平台是一个兼具短视频发布传播和直播带货功能的互联网平台，一方面，可以通过短视频的宣传营销，实现农产品的推广，另一方面，随着直播带货的兴起，能借助抖音直播带货扩大农产品的销售范围和带动销量，在扩大知名度的同时扩张市场，推动品牌的成长。因此，借鉴彭珏等（2021）的做法，从国内知名的抖音直播和短视频电商数据与服务的提供商蝉妈妈网获取抖音平台三农主播数作为营销要素。
表1 农业企业品牌空间分布影响因素指标体系

Table 1 Index system of influencing factors of agricultural enterprise brand spatial distribution

影响因素 数据来源 预期作用方向
农业基础 农业产值 《中国城市统计年鉴》（2020）（国家统计局城市社会经济调查司，2021） 正相关
农业人口 《中国城市统计年鉴》（2020） 正相关
农业占地区生产总值比例 《中国城市统计年鉴》（2020） 负相关
区域品牌数 中国农业农村部信息中心农业品牌公共服务平台 正相关
技术创新 农业专利数 incoPat专利数据库 正相关
农业创新园区数 中国农业科学院农业专业知识服务系统 正相关
农业人才数 中国农业科学院农业专业知识服务系统 正相关
营销创新 抖音平台三农主播数 蝉妈妈网（chanmama.com） 正相关

2 农业企业品牌的空间分异特征

2.1　空间分异格局

本文样本为2022年公布的农业企业品牌数据，共1 959个，其空间分布覆盖了中国大陆31个省级行政区的336个城市和地区。从中国地理区划分析，分别为华东地区（28.7%，562个）、西南地区（13.9%，273个）、华中地区（13.5%，264个）、东北地区（13.5%，264个）、西北地区（12.3%，241个）、华北地区（10.1%，198个）、华南地区（8%，157个），其中华东地区的分布比例最高，集聚程度高，其次为西南地区、华中地区和东北地区，其农业企业品牌数均是华东地区的1/2左右，华南地区比例最小。
从省级行政区尺度分析，如图1-a所示，山东省农业企业品牌数量最多，占总数的6.69%，其次为河南省（5.21%）、江苏省（5.05%）、四川省（4.95%），这4省是中国重要的农业大省，面积大且农业较为发达、基础雄厚，农业企业品牌数共占全国的约22%。通过不均衡指数计算公式得出S值为0.25，说明企业品牌在一定程度上集中分布在某些地区，但并不显著，总体上，除了青海、西藏等地外，其他地区均有一定数量的农业企业品牌。
图1 各省级行政区农业企业品牌的空间分布格局（a）与密度（b）

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS（2020）4619的标准地图制作，底图无修改。图3同。

Fig.1 Spatial distribution of agricultural enterprise brands (a) and density(b)in different provinces

考虑到各省级行政区辖区面积差距较大，进一步计算各省级行政区农业企业品牌的密度，如图1-b所示，表现为三级阶梯特征。整个东部沿海地区，从辽宁、山东绵延到浙江、福建、海南，均是密度较高的地区，内陆地区以重庆、宁夏、河南、安徽表现较为突出，这些地区农业自然资源禀赋优秀，气候适宜、水源充足，利于农业的发展，更重要地，总体经济发达，品牌意识强，拥有更好地孕育品牌的经济土壤。其中，北京、上海、天津三地是密度最大区域，主要是由于其经济相对更发达且地域面积狭小，企业品牌的高密度分布显得尤为突出。西藏、青海、新疆、甘肃、内蒙古这五大位于西部的省级行政区密度最低，主要是因为其省域面积大，地广人稀，且气候高寒或干旱，可供农业发展的土地空间总量和占比均较低，相对更不利于农业的发展，因此表现为低密度区域。

2.2　聚类检验

对样本进行局部聚类分析，如图2-a所示，大部分地区并不显著，表明这些地区农业企业品牌分布的空间相关性并不高。高-高集聚区主要分布在华北、东北和长江中下游地区，是农业自然资源禀赋较好的区域。高-低集聚区主要分布在西南，如重庆、成都、昆明、南宁、拉萨、西宁等，这些城市是省级行政区的省会或首府，是局域内最发达的城市，而周边城市相对落后，孕育著名企业品牌的经济基础不如省会或首府，而且在“强省会”的政策背景下，资源集中流向省会城市，所以呈现企业品牌在中心城市高度集聚的格局。低-高集聚区分布较少，无显著规律。低-低集聚区主要分布在青藏高原和海南，其中海南省的企业品牌高度集中在海口市，其行政区划比较破碎，很多地级市或自治县没有或只有一个企业品牌分布。
图2 农业企业品牌高低集聚分布（a）与冷热点分析（b）

Fig.2 Cluster of agricultural enterprise brands (a) and hot-cold spot analysis(b)

从冷热点分析看，如图2-b所示，农业企业品牌的分布呈现明显的地域差异性。从长江中下游平原向北到华北平原，延伸到内蒙古高原东部和东北平原，形成连片的热点区域，且高度显著，边缘为由热点区向不显著区过渡的次热点区域。该区域涉及黄河、长江的中下游地区和东北地区，平原面积广阔且位于东部季风区，农业发达，企业品牌发展的自然资源基础和社会经济基础好，因此集中分布了较多的农业企业品牌，形成热点区域。西部云贵地区、青藏高原和新疆地区为冷点区域，虽然显著程度不一，但都表现出低值集中成片的特征。其中，云贵高原属于喀斯特地貌区，地形崎岖；青藏高原海拔高，是高寒气候区；新疆地区深居内陆、远离海洋，气候干旱，沙漠广布，且经济实力都相对较为落后，不利于农业的发展，更不利于农业企业品牌的建设，因而形成冷点区域。

3 农业企业品牌空间分布影响因素

基于全国297个地级及以上城市的样本进行负二项回归分析，结果如表2所示，α在5%的显著性水平上拒绝过度分散参数“α=0”的原假设，即认为适用于使用该回归模型。同时，采用方差膨胀系数模型进行多重共线性检验，发现8个自变量中VIF最大值为2.62，且模型VIF平均值仅为1.9，因此模型设定不存在多重共线性的问题。回归结果显示，区域品牌数、第一产业产值、创新园区数、三农主播数在1%的水平上正向显著，第一产业占GDP比重在1%的水平上负向显著，农业专利数在5%的水平上正向显著，而农业人口、农业人才数并不显著。
表2 农业企业品牌空间分布负二项回归结果

Table 2 Negative binomial regression results of the spatial distribution of agricultural enterprise brands

自变量 系数 P>|z|
农业基础 区域品牌数 0.009 5*** 0.008
农业人口 -0.000 1 0.518
第一产业产值 0.437 9*** 0.000
第一产业占GDP比重 -0.040 4*** 0.000
科技创新 农业人才数 0.000 1 0.794
农业专利数 0.001 3** 0.022
创新园区数 0.005 8*** 0.000
营销创新 三农主播数 0.013 0*** 0.000
常数 -0.455 9 0.233
α的95%置信区间 （0.001 3，0.260 3）

注： *、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著；为增加变量的平稳性，对第一产业产值取对数。

1）从农业基础看，模型结果显示，区域品牌与企业品牌呈显著正相关。这在一定程度上反映区域品牌是孕育企业品牌的温床，而企业品牌也会进一步推动区域品牌的发展壮大。对龙头企业而言，他们是区域品牌建设的核心力量，推动区域品牌建设，而各级政府也可以在区域品牌优势和地方资源禀赋的基础上，制定相关政策进一步积极培育和壮大龙头企业（杨勇，2021），从而形成区域品牌与龙头企业的正向互动。对中小企业而言，区域品牌提升后形成的辐射效应和协作效应，带来资源优势、营销优势、产业支撑等，能增强中小企业的显性和隐性品牌竞争力（俞燕 等，2015），而加强中小企业间的协同合作，也能进一步建设和发展区域品牌。
地区第一产业产值与农业企业品牌呈正相关关系，农业产值更高的地区集聚了更多的农业企业品牌，农业产值一定程度上体现区域的农业经济基础，区域农业经济基础越强大，越能为农业企业品牌的成长提供良好的平台和环境，而农业企业品牌越多，越能推动地区农业高质量发展，并贡献高产值。第一产业占GDP比重则与地区农业企业品牌呈显著负相关，根据配第-克拉克定律，随着经济发展，第一产业国民收入的比重逐渐下降，第一产业比重高在一定程度上意味着地区经济还处在比较落后的状态，不利于企业品牌的成长。而农业人口数对农业企业品牌的影响并不显著，表明品牌的培育不是依赖农业劳动力堆砌得来，而更加依赖高素质科技创新人才。
2）从创新要素看，品牌的创立与发展需要创新，但实证结果表明，农业人才数与企业品牌的相关关系并不显著。根据农业专业知识服务系统显示的农业专家分布，首先高度集中在北京，有1 764位农业专家，占总体的23.94%，其次分散在一些中、东部地区的省会城市，如合肥市（642个）、哈尔滨市（534位）、成都市（479位）、长沙市（424位）、南京市（371位）、济南市（344位）等，形成集聚于某些城市的点状格局。农业专家人才一般来自各高校和科研所，科研院所的分布很大程度上决定农业专家人才的分布，如北京的中国农业科学院、中国农业大学、北京市农林科学院等，各省的农业大学和农科院一般位于省会城市，也造成农业专家高度集聚在这些城市的空间分布格局。而农业企业品牌遍布中国大陆31个省级行政区的336个城市和地区，不均衡指数计算结果也证明农业企业品牌的空间集聚并不十分显著，除了青海、西藏等外，各地均有较大数量的农业企业品牌，这与农业专家人才的空间分布有显著差异性。因此形成农业企业品牌数量多的城市，并不一定拥有更多农业人才的现象，农业人才数和企业品牌数在空间分布上存在错位。
专利数、创新园区数与农业企业品牌数呈显著正相关，表明一地区的创新能力越强，越有利于农业企业品牌的发展，农业企业品牌也能进一步促进区域创新。一方面，专利产出是一个区域创新实力的重要体现，也是品牌发展的基础；另一方面，企业是专利产出的重要来源，品牌企业一般更注重产品的创新，有更多专利产出。创新园区拥有更完善的配套支持和政策扶持，营造更好的经营环境，可以推动品牌的发展，而企业品牌作为地方农业的头部企业，生产规模大，拥有复杂的上下游网络，推动创新园区的发展。
3）从营销创新看，三农主播数在一定程度上反映城市农业发展的互联网氛围和利用互联网的能力，模型结果显示，三农主播数与农业企业品牌显著正相关，即农业发展的互联网氛围和利用互联网能力越强的城市，农业企业品牌越多。在“互联网+”的背景下，利用各种论坛、社交平台、搜索引擎等工具进行品牌推广和营销，可以拓展农产品品牌的区域空间，扩大品牌知名度和影响力（吴伟生 等，2021），而电商网络销售也能通过渠道效应、信息效应及成本效应等方面对农业品牌产生积极显著的影响（杨宇 等，2022）。

4 结论与讨论

4.1　结论

通过ArcGIS空间聚类、不均衡指数等方法，分析了农业企业品牌的空间分布格局，并构建了以农业基础、科技创新、营销创新为核心的农业企业品牌空间分异的影响因子指标体系，通过负二项回归模型分析，进一步讨论农业企业品牌分布的规律。研究发现：
1）华东地区农业企业品牌数最多，山东、河南、江苏、四川等是农业企业品牌分布最多的省级行政区，品牌在一定程度上集中分布在这些地区，但并不十分显著。而从密度看，呈现西北最低、中部次之、东部沿海最高的三级阶梯。高-高集聚区和热点区主要位于农业发达、基础雄厚的华北、东北和长江中下游地区，低-低集聚、高-低集聚区和冷点区主要位于西部地区，而低-高集聚区分布较少。农业企业品牌的空间分布与当地自然资源禀赋、经济发展水平、政策支持等条件息息相关。
2）在农业企业品牌空间分异影响因素的回归分析中，发现农业基础指标中的区域品牌数和第一产业产值、科技创新指标中的农业专利数和创新园区数、营销创新中的三农主播数与农业企业品牌数呈显著正相关，第一产业占GDP比重与农业企业品牌数呈显著负相关，农业人口数和农业专家人才数并不显著。由此可得，品牌具有更强的经济规模、创新能力和营销能力，强大的农业经济基础和资源禀赋、地区创新实力、“互联网+”背景下的新型营销更能提升企业综合实力和市场知名度等，进而孕育企业品牌。

4.2　讨论与建议

产业振兴是乡村振兴的前提和基础，通过打造优质农业品牌，能优化整合农村特色资源，推动农业产业化、集群化和规模化的发展，引领产业提质增效，为乡村振兴提供持久动力（聂娜，2022），具有更高的经济效益、社会效益和生态效益，是实现乡村产业振兴的必经之路（焦翔 等，2021），因此，提出以下建议：
1）大力支持农业发展和区域品牌建设，形成区域品牌与企业品牌的相互促进，推动企业品牌成长和乡村产业振兴。政府是品牌建设的重要力量，可从宏观层面进行政策制定、规划和管理，并在品牌建设过程中予以正确引导和激励，如实施税收减免、提供金融支撑、建立保护制度等（何传新 等，2018），还可以借助中国地理标志农产品的影响力，推动农业发展，加强区域品牌和企业品牌的培育。此外，还需进一步推动农业区域品牌与企业品牌之间的良性互动，一方面，借助区域品牌影响力，帮助集群内名气较弱的企业品牌被市场接受，另一方面，通过培育龙头企业和中小企业品牌，促进企业间有效合作的开展，进一步推进区域品牌建设（尤振来 等，2013）。发挥企业品牌和区域品牌在引领标准化生产、促进产业转型升级增收、实现农业农村现代化过程中的示范引领作用，推动乡村振兴发展。
2）扩大科技创新的投入，并推动创新的流动。为促进品牌与创新的正向互动，可在创新能力强的区域鼓励创新，如通过产学研一体化等方式突破农产品新品种、新技术方面的壁垒（俞燕 等，2015）。另外，本文发现农业专家人才高度集中在部分城市，这并不利于各地企业品牌的成长，因此加强地区间知识和创新的扩散转移也是一个重要方面。创新不再局限于特定空间范围，跨越地理边界的创新行为已成为创新的重要模式（赵蓉英 等，2014；段德忠 等，2018），中西部地区通过与东部地区的创新合作转移如科研项目课题的合作与转化，实现农业创新知识的流动；在次级区域，边缘城市也可以通过与核心城市（如省会）合作推动本地农业企业品牌建设。
3）善用新型营销方式。一方面，随着互联网+时代的到来，需要创新品牌营销方式，充分利用各种互联网平台的传播，扩大企业的宣传面和宣传效果，塑造更广为人知和深入人心的品牌形象（胡世霞 等，2022）。另一方面，随着电商平台的发展、直播带货的兴起，并成为消费者不断适应甚至更加偏好的消费方式，农业企业的品牌建设需要充分发挥“互联网+”在流通零售领域的作用。
尽管本文在一定程度上补充了当前农业企业品牌的研究，丰富了人们对中国农业企业品牌建设与发展的认识，对现代农业转型和乡村振兴建设的实践工作具有重要意义，但仍然存在不足，一方面，受限于数据获取，只分析了2022年农业企业品牌的空间分布及影响因素，未能呈现时间维度的发展演化。另一方面，从较为宏观的区域层面研究企业微观主体的空间分异，影响因子指标体系主要围绕区域的属性，对企业品牌与区域品牌如何相互影响也缺乏深入研究。未来可以结合对企业、行业协会和政府部门的调研和案例研究，进一步探讨企业品牌建设影响因素以及企业品牌和区域品牌两者的关系。

脚注

1 https://aboc.agri.cn/

2 http://www.xccys.moa.gov.cn/

熊 春：数据收集与分析、论文撰写与修改;

谷人旭：选题指导、论文统筹设计与修改。

参考文献

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